論文の概要: Generative Inverse Design of Crystal Structures via Diffusion Models with Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.09263v2
• Date: Fri, 14 Jun 2024 03:25:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-17 12:17:38.731381
• Title: Generative Inverse Design of Crystal Structures via Diffusion Models with Transformers
• Title（参考訳）: 変圧器を用いた拡散モデルによる結晶構造の逆解析
• Authors: Izumi Takahara, Kiyou Shibata, Teruyasu Mizoguchi,
• Abstract要約: 有望な性質を持つ新しい無機材料は、科学的にも工業的にも重要な課題である。 有望な性質を持つ新しい無機材料の発見は、科学的にも工業的にも重要な課題である。 そこで本研究では,トランスフォーマーアーキテクチャに基づくバックボーンを用いた,結晶構造の生成的逆設計のための新しいタイプの拡散モデルについて検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2289361708127877
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advances in deep learning have enabled the generation of realistic data by training generative models on large datasets of text, images, and audio. While these models have demonstrated exceptional performance in generating novel and plausible data, it remains an open question whether they can effectively accelerate scientific discovery through the data generation and drive significant advancements across various scientific fields. In particular, the discovery of new inorganic materials with promising properties poses a critical challenge, both scientifically and for industrial applications. However, unlike textual or image data, materials, or more specifically crystal structures, consist of multiple types of variables - including lattice vectors, atom positions, and atomic species. This complexity in data give rise to a variety of approaches for representing and generating such data. Consequently, the design choices of generative models for crystal structures remain an open question. In this study, we explore a new type of diffusion model for the generative inverse design of crystal structures, with a backbone based on a Transformer architecture. We demonstrate our models are superior to previous methods in their versatility for generating crystal structures with desired properties. Furthermore, our empirical results suggest that the optimal conditioning methods vary depending on the dataset.
• Abstract（参考訳）: 近年のディープラーニングの進歩により、テキスト、画像、オーディオの大規模なデータセット上で生成モデルをトレーニングすることで、現実的なデータ生成が可能になった。 これらのモデルは、斬新で可塑性なデータを生成する上で、例外的な性能を示してきたが、データ生成を通じて科学的発見を効果的に加速し、様々な科学分野に多大な進歩をもたらすことができるかどうかについては、未解決のままである。 特に、有望な性質を持つ新しい無機材料の発見は、科学的にも工業的にも重要な課題である。 しかし、テキストデータや画像データとは異なり、材料またはより具体的には結晶構造は、格子ベクトル、原子の位置、原子種を含む複数の種類の変数から構成される。 このようなデータの複雑さは、そのようなデータを表現し、生成するための様々なアプローチを生み出します。 したがって、結晶構造の生成モデルの設計選択は未解決の問題である。 そこで本研究では,トランスフォーマーアーキテクチャに基づくバックボーンを用いた,結晶構造の生成的逆設計のための新しいタイプの拡散モデルについて検討する。 我々のモデルは、所望の特性を持つ結晶構造を生成するための汎用性において、従来の方法よりも優れていることを実証する。 さらに,実験結果から,最適条件付け手法はデータセットによって異なることが示唆された。

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